计算机软件及计算机应用论文_基于序列操作数据_计算机产品与流通杂志社投稿

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计算机软件及计算机应用论文_基于序列操作数据

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文章摘要:创建规则的元素布局在许多场景下是常见的任务. 用户在完成该任务的时候往往需要进行大量烦琐的元素操作. 针对该问题，提出了一种布局预测方法以协助用户高效地创建规则元素布局. 从SmartDraw中选取30组流程图模板作为基础数据集并进行数据增强，以视觉图像和属性编码2种形式对数据进行联合编码，训练以图像字幕网络为基础框架的神经网络，使该网络有效地学习到进行元素布局时的规则，并据此进行布局的预测. 对布局进行预测时提供包含局部到全局的多个候选结果，保证预测具有可接受的准确率，有效地协助用户完成布局操作. 设计了包括简单与复杂布局任务的用户调研; 采用量化指标从性能、效率和稳定性对所提方法进行评价和分析. 结果表明，与传统布局工具相比，所提方法可显著地减少用户定位元素的次数，缩减完成布局任务的时间，有效地提高用户的布局效率.

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